IL BLOG DI LENIS

IMAGE RECOGNITION NELL'AUTOMAZIONE INDUSTRIALE

Tecnologia | 19 Ott, 2020

Avanza sempre più nell'ambito dell'Industria 4.0 l'impiego dell'Intelligenza Artificiale e Machine Learning, ovvero lo sfruttamento intelligente dei dati.
Tramite reti neurali evolute, questa tecnologia riconosce le immagini (o le voci) riuscendo a simulare il comportamento cognitivo del cervello umano.
L'AI rende così la Image Recognition (riconoscimento dell'immagine) e la Image Detection (rilevamento dell'immagine) processi molto simili a quelli umani.
Ci interessa particolarmente approfondire l'Image Recognition nell'automazione industriale e spiegare a grandi linee come funziona.

Il riconoscimento dell'immagine viene applicato in vari settori: marketing, sanità, automotive, security e sorveglianza, retail, business, motori di ricerca visuali. A noi interessa descrivere l'utilizzo di questa specifica branca dell'Intelligenza Artificiale all'interno del processo produttivo industriale.

Siamo pronti al grande passo?

La trasformazione digitale è pronta alla transizione verso un modello Industry 4.0 guidato dall'AI?
I vantaggi della trasformazione digitale sono ormai consolidati, anzi, universalmente accettati in vari ambiti. L'Industria 4.0 guidata dall'Intelligenza Artificiale è il prossimo grande traguardo (che è già realtà) per ottimizzare ulteriormente la capacità produttiva.
Con l'AI si comprenderà ancora di più ed ancora meglio l'mportanza dei dati, la vera ricchezza delle aziende in grado di sfruttarne al massimo le potenzialità. Nel mondo produttivo e manifatturiero, come in altri settori, i dati sono vitali.
Nell'era dell'Internet of Things (IoT) e dei Big Data Analytics, i dati governano il perfetto funzionamento delle linee produttive e consentono di migliorare le strategie aziendali.
Una gran quantità di dati viene raccolta in modo mirato, analizzata, elaborata, interpretata, trasformata in informazioni utili che andranno ad alimentare gli algoritmi dell'AI ed i motori del Machine Learning. L'Intelligenza Artificiale "impara" dai dati forniti, pensando in un modo analogo al cervello umano.

Image recognition nel processo produttivo industriale: come funziona

L'Image Recognition è una delle forme con cui l'AI riesce a "pensare", a "riconoscere".
La rete neurale utilizza algoritmi stratificati, affiancati: i risultati di un algoritmo influenzano quelli degli algoritmi vicini. Il comportamento delle reti neurali è simile a quello del cervello umano.

L'Image Recognition, processo simile ad un modello di machine learning, lavora sulle cosiddette CNN (reti neurali convoluzionali), in grado di eseguire classificazioni direttamente dalle immagini, che possono essere in movimento o fisse.
L'approccio viene denominato anche "capsule network" (capsule di reti neurali). Ogni capsula rappresenta un gruppo di neuroni artificiali addestrati per tracciare una specifica caratteristica di un'immagine.

Da una semplice immagine vengono estratte numerose features (caratteristiche). Convertendo l'immagine in migliaia di features, sarà possibile cominciare ad addestrare un modello.
Scegliendo immagini di prodotti difettosi e prodotti validi, è possibile addestrare una macchina a riconoscere entrambe le categorie. Ciò significa che, sottoponendo alla macchina dei pattern contenenti errori, la macchina sarà in grado di segnalare non solo la presenza di errori/difetti, ma saprà anche specificare di quali errori o difetti si tratta.

Quando il modello risulterà abbastanza addestrato, sarà perfino in grado di riconoscere/prevedere un'immagine sconosciuta.
Questo esempio vale in contesti produttivi per il controllo merci, ma è possibile addestrare un modello di Image Recognition in tutti i processi produttivi. Potendo individuare, etichettare e classificare i vari elementi presenti all'interno delle immagini, i campi di applicazione sono infiniti.

Applicazioni di Image Recognition nel settore manifatturiero

Il settore manifatturiero è uno degli ambiti in cui l’Image Recognition sta raggiungendo o ha già raggiunto interessanti livelli di maturità.
È facile immaginare l'utilizzo di questa tecnologia nel settore della robotica. Il riconoscimento delle immagini viene impiegato nel mondo industriale robotizzato per il controllo di qualità sui prodotti o per identificare eventuali malfunzionamenti delle macchine produttive.

Cosa sono i microservizi e qual è la loro struttura.

Non si parla soltanto di opportunità, ma di realtà: alcuni hanno già colto il potenziale dell'Image Recognition e lo stanno applicando con notevoli risultati.
Il mondo del manufacturing sfrutta le tecnologie di Image Detection e Image Recognition in diversi modi. I campi di applicazione all'interno dell’Industria 4.0 sono davvero tanti: identificazione del prodotto difettoso, dei guasti, attività di ispezione (ad esempio, delle confezioni), controllo qualità, attività di assemblaggio di componenti e prodotti, applicazioni di magazzino e logistica (lettura dei codici a barre), tracciabilità, gestione della sicurezza (dei dipendenti, dei materiali).

Le soluzioni offerte dall'Intelligenza Artificiale sono infinite ed è per questo che ben si presta alla personalizzazione. Grazie a questa tecnologia, l'azienda può offrire prodotti, servizi e comunicazioni al target giusto, al momento giusto attraverso modi prima impensabili.

Sbaglia chi pensa che l'AI (e, in particolare, l'Image Recognition) rappresenti una soluzione all'esclusiva portata di imprese di grandi dimensioni. Questa tecnologia è applicabile ad aziende di tutte le dimensioni, che possono egualmente trarne grandi benefici e un enorme vantaggio competitivo.

Se vuoi scoprire in che modo Lenis può guidarti nel processo di automazione della tua Azienda, contattaci!

A presto!

Privacy Policy Cookie Policy